Что такое нейронные сети и почему все говорят, что за ними будущее

Сверточные нейронные сети

Обучение нейронной сети — это процесс обучения нейронной сети выполнению задачи. Нейронные сети обучаются путем первичной обработки нескольких больших наборов размеченных или неразмеченных данных. На основе этих примеров сети могут более точно обрабатывать неизвестные входные данные.

Искусственная нейронная сеть повторяет строение нервной ткани человека. Наш головной мозг состоит из миллиардов нервных клеток, соединенных между собой специальными отростками в сложную нейросеть с многочисленными связями. Работая, клетки посылают друг другу нервные импульсы, которые транспортируются по отросткам, как по проводам. Нейросети повторяют эти процессы — только теперь действие происходит не в голове, а в программе. Искусственные нейроны аналогично нервным клеткам хранят в себе информацию и способны обрабатывать данные, преобразовывать их и отправлять дальше по синапсам — связям внутри виртуальной сети.

Каждая связь между искусственными нейронами (она же «синапс») имеет собственный вес, который определяет ее важность. Изменить вес синапса программа может только развиваясь: каждый раз при анализе данных и выдаче ответа она проверяет, насколько полученное решение стало правильным или близким к нему. Чем большим оказалось совпадение, тем выше станет вес такой связи. Этот процесс напоминает то, как мы обучаемся. Чем чаще тренируем нейронные связи, тем крепче они будут, а закрепленные за ними действия становятся нашими привычками или надежно усвоенными знаниями.

Возможно, вы удивитесь, но идея компьютерных нейронных сетей впервые была высказана аж 80 лет назад — в 1944 году ее озвучили американские ученые У. Маккалоу и У. Питтс. А первая реальная нейронная сеть появилась тоже давно — в 1957 году ее создал Ф. Розенблатт. Правда, тогдашние компьютеры по мощности безнадежно отставали даже от машин 80-х годов прошлого века, при том, что и последние кажутся современной молодежи техникой из эпохи паровых двигателей. Поэтому первая «нейронка» (так между собой называют нейросети те, кто с ними работает) была, конечно, очень простой. Но довольно истории — перейдем к терминологии, а затем рассмотрим практическое применение этих интереснейших программных моделей.

Скрытого — этот слой принято считать «сердцем» нейронной сети, ведь именно здесь происходит вся основная работа с данными. На скрытый слой они приходят из входного слоя или предыдущих скрытых слоев, если в нейросети их несколько. На каждом таком слое происходит дальнейший анализ информации предыдущего слоя, и далее — передача их на следующий слой;

Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая исследует методы предоставления машинам возможности выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Машинное обучение — это метод искусственного интеллекта, который дает компьютерам доступ к очень большим наборам данных для дальнейшего обучения. Программное обеспечение для машинного обучения находит шаблоны в существующих данных и применяет эти шаблоны к новым данным для принятия разумных решений. Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, в котором для обработки данных используются сети глубокого обучения.

В играх разработчики используют нейросети для создания более реалистичных, «умных» персонажей. Кроме того, эти модели могут улучшать графику и звук, а также адаптировать игровой процесс к стилю и предпочтениям игрока. Нейронные сети уже сегодня позволяют генерировать увлекательные игровые миры, хотя и не без шероховатостей, что мы увидели на примере нашумевшего Starfield.

Традиционные методы машинного обучения требуют участия человека, чтобы программное обеспечение работало должным образом. Специалист по работе с данными вручную определяет набор соответствующих функций, которые должно анализировать программное обеспечение. Это ограничение делает создание и управление программным обеспечением утомительным и трудозатратным процессом.

Нейросети VS Человеческий мозг

Нейронные сети могут анализировать человеческую речь независимо от ее речевых моделей, высоты, тона, языка и акцента. Виртуальные помощники, такие как Amazon Alexa и программное обеспечение для автоматической транскрипции, используют распознавание речи для выполнения следующих задач:

В финансовой сфере нейросети применяют для прогнозирования цен на акции, определения трендов на рынке и управления инвестиционными портфелями. Они позволяют автоматизировать процессы анализа финансовых данных и принимать более обоснованные инвестиционные решения.

А вот где нейронные сети уже показывают себя во всей красе — это при защите ценных данных. Они используются для обнаружения вредоносных программ, защиты от хакерских атак, мониторинга сетевой активности, анализа потенциально опасных событий и реагирования на угрозы в режиме реального времени. Нейросети помогают в разы повышать уровень безопасности информационных систем, защищая их даже от комбинированных киберугроз. И это возможно благодаря тому, что грамотно обученная нейронка способна разглядеть подозрительные паттерны (последовательности данных), недоступные человеку — точно так же, как и не различимые для хирурга болезни на рентгеновском снимке.

Нейронные сети могут анализировать большие объемы информации и, выявляя закономерности и тренды, делать прогнозы на основе прошлых данных. Поэтому нейросети помогают значительно улучшить точность прогнозирования в метеорологии, экономике, торговле и в других сферах, где прогнозы имеют важное значение.

Скрытые слои в сверточных нейронных сетях выполняют определенные математические функции (например, суммирование или фильтрацию), называемые свертками. Они очень полезны для классификации изображений, поскольку могут извлекать из них соответствующие признаки, полезные для распознавания и классификации. Новую форму легче обрабатывать без потери функций, которые имеют решающее значение для правильного предположения. Каждый скрытый слой извлекает и обрабатывает различные характеристики изображения: границы, цвет и глубину.

Нейросети у всех на слуху — сегодня о них не слышали разве что те, кто совсем не имеет доступа в Интернет. Более того, большинство из вас уже используют их в работе — генерируют картинки или текст по запросу. Активное использование таких сервисов не эквивалентно знанию принципов их работы — только единицы могут объяснить их устройство.

Нейронные сети способны решать широкий пул запросов. При этом далеко не всегда возможно четко разграничить их по типу задач — запросы могут быть комбинированными, то есть для их решения необходимо выполнить более одного действия. Однако в общем виде классификация задач, которые успешно решают нейросети, может быть следующей:

Нейросети уже хорошо справляются с автоматическим переводом текстов, что нетрудно проверить, вбив какой-нибудь небольшой текст на английском в автопереводчике Яндекса или Гугла. Также с их помощью программисты создают голосовых ботов, поскольку нейросети очень эффективны при синтезе голоса, «достраивая» его на основе полученных образцов.

Финансовый анализ

Распознавание. Виртуальная нейросеть умеет различать лица, объекты, изображения и текст, и поэтому используется как в реальных физических устройствах (камеры наблюдения), так и виртуальных сервисах, работающих по этому же принципу — например, Google Lens;

Предсказание и прогнозирование. Нейронные сети этой категории делают выводы на основе найденных закономерностей. Спрогнозировать может все что угодно — от подбора музыкального плейлиста на ваш вкус или дорисовывания картинки по имеющимся фрагментам до прогнозирования стоимости акций компаний, объема клиентского трафика или прогноза погоды на несколько дней вперед;

Нейронные сети используются для распознавания и классификации изображений. Они могут автоматически определять объекты на фотографиях, различать лица людей, анализировать медицинские изображения. А еще эти модели помогают в автоматическом контроле качества на производстве.

Нейронная сеть – это метод в искусственном интеллекте (ИИ), который учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Это тип процесса машинного обучения, называемый глубоким обучением, который использует взаимосвязанные узлы или нейроны в слоистой структуре, напоминающей человеческий мозг. Он создает адаптивную систему, с помощью которой компьютеры учатся на своих ошибках и постоянно совершенствуются. Таким образом, искусственные нейронные сети пытаются решать сложные задачи, такие как резюмирование документов или распознавание лиц, с более высокой точностью.

Принцип работы этой технологии заметно отличается от того, как функционируют компьютеры. Последние действуют строго в той области, которую написал для них человек, в то время как нейросеть сама выбирает способ решения вопроса на основе поступившей информации и прошлого опыта работы, в том числе допущенных ошибок. Что позволяет нейронным сетям одинаково успешно справляться с разными запросами? Постоянное обучение на уникальных задачах, и, как следствие, самостоятельное усовершенствование компьютерных алгоритмов работы. Благодаря способности дообучаться на новых входных данных, нейросеть умеет не просто распознавать и анализировать информацию в больших объемах, но и креативить — например, рисовать картины, создавать тексты или видео в разных стилях и формах, и даже общаться как человек. Быстрорастущие возможности ИИ-технологий сделали их незаменимым элементом многих систем и IT-продуктов: от простых чат-ботов до сложных и масштабных наукоемких решений.

Сами нейронные сети представляют собой слоистую структуру, которая в разрезе визуально напоминает торт из множества слоев. Их общее количество определяет сложность структуры — чем проще и примитивнее сама система, тем меньше слоев содержит. Как правило, на каждом слое решается какая-то определенная задача, а каждый последующий получает в работу уже обработанные данные с предыдущего.